Cloudflare推出了“Shard and Conquer”技术，显著降低了无服务器平台Workers的冷启动率，减少了10倍。该技术通过一致性哈希环集中流量到单个“分片服务器”，保持Worker实例持续温暖。同时，Cloudflare放宽了平台限制，以支持更复杂的应用程序，并解决冷启动频率问题。

本文分析了AWS Lambda函数在不同内存设置下的冷启动和热启动时间。256 MB内存启动时间较长，而512 MB至1024 MB内存表现较好。超过1280 MB内存对性能提升有限，但成本显著增加。对于单线程应用，1792 MB内存设置意义不大。

本文测量了使用GraalVM Native Image的Lambda函数在256至1536 MB内存设置下的冷启动和热启动性能。结果表明，内存增大对冷启动时间影响有限，768 MB内存性价比最佳。与不使用框架的纯Lambda函数相比，使用Spring Boot 3的冷启动时间较长，存在优化空间。

本文测量了使用GraalVM原生镜像的Lambda函数在256至1536 MB内存设置下的冷启动和热启动时间。结果显示，热启动时间相似，冷启动时间在256和512 MB时较高，768 MB后略有下降。根据性能需求，建议选择低于1024 MB的内存以提高性价比。

本文探讨了Java垃圾回收算法对Java 21运行时Lambda函数性能的影响。实验比较了G1、并行收集器和Shenandoah算法在不同条件下的冷启动和热启动时间。结果显示，G1算法在默认设置下表现最佳，冷启动和热启动时间最短。启用SnapStart和DynamoDB请求优化后，各算法性能差距缩小。建议根据具体需求调整内存设置以提升性能。